Die Arzneimittelentdeckung ist ein zeitaufwändiger und kostspieliger, aber notwendiger Prozess, der Innovationen im Gesundheitswesen unterstützt. Branchenexperten suchen ständig nach sicheren Möglichkeiten, diesen Prozess zu beschleunigen, und Sie fragen sich vielleicht, wie die Datenwissenschaft dabei helfen kann.
Entwicklung maßgeschneiderter Medikamente
Viele Arzneimittelinnovationen entstehen, weil Forscher bekannte Defizite mit problemlösenden Ansätzen beheben. Datenanalysetools unterstützen sie dabei, indem sie riesige Informationsmengen viel schneller durchleuchten, als es Menschen ohne Technologie möglich wäre.
Manchmal ermöglicht die Datenanalyse die Entdeckung von Medikamenten zur Behandlung bestimmter Probleme, die mit anderen Optionen nicht intestine gelöst werden können. Dies struggle der Fall, als ein Workforce des King’s Faculty London eine neue Methode für dreifach negativen Brustkrebs entwickelte, der chemotherapieresistent ist, eine niedrige Überlebensrate aufweist und typischerweise aggressiv ist.
Ein wesentlicher Teil der Arbeit der Forscher bestand darin, Datenanalyse zur Untersuchung von mehr als 6.000 Brustkrebsproben. Die Ergebnisse ermöglichten es, mehr über die Zellen zu erfahren, die mit aggressiven Krebsarten in Zusammenhang stehen, die sich mit Chemotherapie nicht intestine behandeln lassen.
Als nächstes entwickelte die Gruppe ein Antikörper-Wirkstoff-Konjugat speziell für dreifach negativen Brustkrebs. Es zielt auf die spezifischen Krebszellen ab und die Wissenschaftler sind überzeugt, dass es mit einer unterdurchschnittlichen Inhibitordosis wirksam sein könnte, was zu einer geringeren Toxizität für die Patienten führt. Sie gehen auch davon aus, dass andere ähnliche Ansätze nutzen könnten, um die Behandlungsmöglichkeiten für andere schwierige Krankheiten zu verbessern.
Aufrechterhaltung der Pharmakovigilanz
Die Pharmakovigilanz umfasst Bemühungen, die therapeutische Wirkung von Medikamenten zu maximieren und gleichzeitig potenzielle Schäden zu reduzieren. Sie findet in allen pharmazeutischen Fabriken und Excessive-Tech-Forschungslabors der Welt statt. Unternehmensleiter müssen Echtzeit-Produktionsdaten, um Zuverlässige Entscheidungen und Einhaltung der Vorschriften. Darüber hinaus sorgen solche Informationen für die Arzneimittelsicherheit, da sie Fehler verhindern, die zu Rückrufen führen könnten.
Fachleute praktizieren in ihrer Forschung auch Pharmakovigilanz und nutzen dabei häufig Datenwissenschaft, um unerwünschte Nebenwirkungen zu minimieren. Manchmal geht die Arzneimittelentdeckung über neue Produkte hinaus und ermöglicht es Forschern, zusätzliche Erkenntnisse über kommerziell erhältliche Medikamente zu gewinnen. Die Erkenntnisse könnten dazu führen, dass Aufsichtsbehörden neue Warnhinweise für Patienten vorschreiben oder Pharmavermarkter Produkte anders positionieren.
Darüber hinaus könnten diese Particulars zukünftige klinische Studien beeinflussen. Betrachten wir einen Fall, in dem Datenwissenschaftler ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelten, um Studieren Sie 30.000 präklinische niedermolekulare Medikamente um festzustellen, wie leicht sie die Plazenta passieren und mögliche Probleme verursachen können, die das Leben der Kinder nach der Geburt beeinträchtigen. Die Forschung deckte außerdem 500 Aspekte von angeborenen Behinderungen, Genetik und Medikamenten auf, die wissenschaftliche Entdeckungen über die molekularen Mechanismen anregen könnten, die angeborene Probleme mit einigen Medikamenten in Verbindung bringen.
Da Datenanalysetools hervorragend darin sind, Muster in großen Mengen von Informationen zu erkennen, könnten sie bei der Erkennung möglicher Sicherheitsprobleme hilfreich sein, die Entscheidungsträger untersuchen können. Wenn solche Probleme früher erkannt werden, sind sie besser kontrollierbar und die betroffenen Parteien können mehr daraus lernen, während gleichzeitig die Risiken für die Verbraucher verringert werden.
Bedenken Sie, wie bereitwillig die meisten Menschen soziale Medien nutzen, um Beschwerden oder Bedenken zu äußern. Ein Datenanalysetool, das bestimmte Ausdrücke erkennt, die mit Nebenwirkungen von Medikamenten in Zusammenhang stehen, könnte zu einem Frühwarnsystem werden, das Pharmaunternehmen auf umfangreichere Probleme aufmerksam macht, die sie untersuchen müssen. Ebenso könnte es Menschen bei der Entwicklung neuer Medikamente helfen, indem es die wichtigsten Probleme aufzeigt, die Menschen bei der Einnahme bestehender Medikamente haben.
Neue medizinische Einsatzmöglichkeiten finden
Bei der Arzneimittelentdeckung muss man nicht immer alles von Grund auf neu herstellen. Manchmal kommt es auch vor, dass Wissenschaftler erkennen, dass Medikamente, die bestimmte Symptome behandeln, einen breiteren therapeutischen Nutzen haben.
Fortschritte in der Datenwissenschaft bedeuten, dass diese neuen Einsatzmöglichkeiten für alte Medikamente eher durch revolutionary technologische Anwendungen als durch puren Zufall entstehen könnten. Eine kürzlich entwickelte Plattform stützt sich auf zwei Arten von KI, um die mathematischen Zusammenhänge zwischen Medikamenten und Krankheiten aufzuzeigen und manchmal Zusammenhänge zu bestätigen, die bereits in der wissenschaftlichen Literatur nachgewiesen wurden. Ein Beispiel ist ein Medikament zur Behandlung von Herzrhythmusstörungen, das auch Patienten mit Krampfanfällen hilft.
Ein leitender Wissenschaftler, der an diesem KI-Device beteiligt struggle, erwähnte, dass die Entwicklung eines neuen Arzneimittels mehr als 10 Jahre dauern kann. Dieser algorithmusgesteuerte Ansatz könnte jedoch Reduzieren Sie diesen Zeitraum um Jahredie den Patienten, die sie benötigen, lebensverändernde Möglichkeiten bieten. Manche können nicht so lange auf mögliche Behandlungen warten und prüfen daher gern, ob ein bewährtes Medikament neue Vorteile bringt.
Die Umwidmung von Medikamenten beschleunigt außerdem die Prozesse, da Forscher Schritte überspringen oder eliminieren können. Darüber hinaus erfolgen behördliche Zulassungen oft schneller, da die Produkte bereits aus anderen Gründen eine nachgewiesene sichere Verwendungsgeschichte haben.
Mit Information Science neue Wege beschreiten
Sorgfältig angewandte Prinzipien und Werkzeuge der Datenwissenschaft ermöglichen es modernen Forschern, neue, praktikable Behandlungsmethoden für verschiedene Krankheiten und Beschwerden zu finden. Menschen werden bei der Entdeckung neuer Medikamente immer eine wichtige Rolle spielen, aber die faszinierenden Beispiele hier und anderswo zeigen, wie wichtig es ist, zielgerichtete Datenanalysen einzusetzen, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
Über den Autor
April Miller ist eine leitende Autorin für IT und Cybersicherheit für ReHack Magazin die sich auf KI, Large Information und maschinelles Lernen spezialisiert hat und über Themen aus dem gesamten Technologiebereich schreibt. Sie finden ihre Arbeiten auf ReHack.com und indem Sie ReHacks Twitter-Seite folgen.
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